蔡剑韬

（上海地矿工程勘察有限公司，上海 200072）

近十年来，国内外大中城市常有地面塌陷现象。上海因其脆弱的地质环境条件，在人类工程活动的影响下，地面塌陷等突发性地质灾害亦时有发生，2016年10月6日，浦东新区龙阳路东方路交叉口道路塌陷面积120m2，整体沉降50cm；2011年10月27日，静安区恒丰路长安路交叉口塌陷面积30m2，塌陷深度2.5m。类似案例初步统计已过百起（图1），对发生的区域、时间、规模、成因及造成的影响等进行了系统性的分析，有以下个明显特征：位于外环线以内的静安、普陀、虹口、杨浦等中心城区占比约87%；汛期6月至9月是高发期，占比约40%；地面塌陷面积一般在20m2以内，塌陷深度在3.5m以浅；发生灾害处浅部土层有砂层分布，且存在排水管道渗流现象或地下空间施工。

图1 上海市地面塌陷案例分布Fig.1 The ground collapse case distribution in Shanghai

上海市地处长江三角洲东南前缘，黄浦江和苏州河流经中心城区，第四纪松散覆盖层广泛分布，软土层深厚，浅部土层因受古代水流的影响，沉积着厚度不均匀的粉砂和亚砂土层，同时，本市地下水位高，浅部土层富水性好，在具备：土的颗粒组成中，黏粒含量小于10%，粉砂粒含量大于50%；土的颗粒级配不均匀系数Cu小于5；土的天然含水量大于30%；土的孔隙率大于43%等条件时[1]，稍有动水力的作用，极易产生流砂现象[2-3]。

上海市浅部砂层主要分布在崇明、横沙、长兴三岛和沿江、沿海以及冈身一带，呈现条带状分布，顶板埋深约2～4m，厚度约3～16m，吴淞江、黄浦江沿岸厚度变化较大，平均约6m，崇明三岛及长江沿岸厚度大，但变化不大，平均约11m，南汇嘴厚度较大，由西向东逐渐增大，平均约9m。浅部砂层（第②3层）工程地质特性对比详见表1，可见浅层砂的分布和属性具有区域性特点[4-5]，且大部分区域具备发生流砂地质灾害的可能。

表1 浅部砂层（主要指②3层）工程地质特性对比Table 1 Comparison of engineering geological characteristicsof shallow sand layer (mainly layer ②3)

浅部砂层的发育使流砂的产生具备了工程地质条件，另一个必备条件即是动水压力的形成，这与人类的地下工程实践活动密切相关，如地下空间开发、市政管线的分布等。

因土地资源紧张，地下空间综合开发利用受到普遍重视，以地下车库、轨道交通等地下交通空间和地下综合管廊等设施开发规模不断加大。全市地下空间规模已从2004年的2500万平方米，到2018年已经超过8000万平方米。在地下空间工程建设和运营期间，因荷载作用、渗流影响及建设施工期间的附加应力的重新分布等多重因素影响，给地质环境带来了较大改变，具备了产生流砂的可能[6-8]。

现代城市地下供排水管网系统四通八达，上海城市排水管网长度达到16000km，供水管网长度达到37000km，管径、材质、埋深、接口等形式复杂多样，因腐烛、不规范施工、老化等导致管壁上存在着多样的结构性缺陷，如错位、破裂、脱节等，对排污管道而言，缺陷是地下水渗入管道内的通道；对供水管道而言，又是管内有压水渗漏入管周土层的通道，尤其是排水管道周边存在粉砂性土时，动水压力的出现将很容易引起流砂现象。

在上海城市化进程中，脆弱的地质环境制约和威胁了城市的安全和可持续发展，因流砂灾害引发地面塌陷已经成为城市发展要重视的问题。随着风险科学的发展，地质灾害风险管理是地质灾害防治的新课题，目标是综合考虑地质环境、人为活动、经济社会等因素，借助计算机技术建立科学合理、实用可行的区域性地质灾害的总体风险评价，指导灾害防控措施的制定，实现灾害防治从被动防治到主动防治、事后防治到事前防治的转变。

1 城市地面塌陷风险区划研究

我国20世纪90年代开始，已有若干地质灾害风险评估的理论探讨和实践尝试[9-11]，但目前城市流砂地质灾害引发地面塌陷方面的风险评估研究较少[12]。本文从流砂风险特征和地面塌陷成因要素等出发，建立风险评价指标体系，进行风险等级区划评价，并在如何实现有效防控和针对性的开展隐患调查和防控方面，进行了探索性研究。

地面塌陷风险是指流砂灾害发生的危险性大小及对社会、环境所造成的危害大小。城市地面塌陷地质灾害的发生具有突发性、离散性和破坏性等特点，也因与地质环境条件、地下设施的分布、经济社会条件等有关而具有区域性特点，如果防治方法和措施得当，灾害的风险是可控的。为实现有效预防，通过大数据的集成和分析，运用可靠的算法，从“面”的概念上调查上海市地面塌陷风险分布情况，由点及面地进行地面塌陷风险区划的区域化和等级化的风险评价。

1.1 风险评价指标体系的建立

风险识别是进行评价的前提，也是建立评价指标体系的基础。本市地面塌陷成因在高水位条件下的本市浅部砂层分布区，因地下管道或地下空间等设施存在引起流砂造成地下土体空洞形成，在降雨、车辆荷载等多因素的综合作用下导致了地面塌陷的发生，其中特殊的工程地质、水文地质条件是内在因素，人为工程活动、降雨等为外在因素。综合灾害对经济社会发展带来的影响，上海地区地面塌陷风险程度主要取决于两方面条件：一是灾害发生的动力条件——包括工程、水文地质条件、气象条件和人为地质活动。其中工程地质、水文地质条件包括工程所涉及的土层性质、分布特点、地下水的补径排等；气象条件主要考察区域降雨量地表水系情况；人为地质动力活动表现为工程建设强度，如基坑工程、隧道盾构工程、排水管的结构缺陷等。通常情况下，发生的动力条件越充分，灾害活动越强烈，则灾害风险相应越高，该条件称为危险性。其次，地面塌陷风险的高低与受灾区经济社会、物质资源环境条件对灾害的抵御能力及可恢复能力相关，一般而言，条件越复杂，其对灾害的抗御能力及灾后重建的能力越差，所造成的损失越大，则风险越高。该条件称为易损性。

人为抵御风险能力也是风险评价的重要因素。上海市地质灾害的防治采用市区联动，属地化管理的方式，将各区政府抗风险能力作为人为抵御风险能力，主要包括日常管理能力和应急处置能力，通过建立评估文件调查、会议交流等方式从机构设置和职责落实、防治经费投入、灾评备案、灾害宣传、应急预案等方面进行评价。

地面塌陷的危险性要素和易损性要素共同决定了其风险程度，要素的评价指标按照有代表性、少而精、实用易操作、数据易获取等原则确定，最终构建出地面塌陷风险评价指标体系如图2所示。

图2 上海市地面塌陷风险评价要素指标体系Fig.2 Index system of factors for risk assessment of risk assessment of ground collapse in Shanghai

1.2 风险区划评价方法

风险区划评价数学模型为风险性=危险性×易损性，主要包括以下步骤：

（1）对危险性要素和易损性要素进行权重计算。各个要素对地质灾害发生的作用程度是不相同的，各个要素之间也相互影响，采用模糊数学理论中改进的层次分析法（AHP法），通过“三标度”法来确定两个要素间的重要性，并逐层比较多种关联因素，最后确定各要素的权重分配并加以量化，结果见表2；

表2 各要素排序与权重Table 2 The ranking and weight of each factor

（2）对危险性要素和易损性要素指标分级。利用ARCGIS平台对调查得到的要素指标数据进行网格化赋值，各要素指标在不同网格区域取值大小不同，根据各要素指标的具体特征和不同数值的影响程度分层四级，见表3。

表3 单网格要素分级表Table 3 The factor gradation of each grid

（3）按照公式(1)和(2)计算危险性值W和易损性值Y，再对两者分级形成分级指数I危险性I易损性；

（4）采用公式(3)，计算风险度值F，结果如表4所示，当F=1,2,3,4时，风险度为低（即Ⅳ级区）；当F=6时，风险度为中低（即Ⅲ级区）；当F=8,9时，风险度为中高（即Ⅱ级区）；当F=12,16时，风险度为高（即Ⅰ级区）。

其中：AiBj—分别表示危险性要素指标分级指数和易损性要素指标分级；

PiQj—分别表示危险性要素指标权重和易损性要素指标权重；

WY—分别表示危险性值和易损性值；

FI危险性I易损性—分别表示风险度值、危险性分级指数、易损性分级指数。

1.3 风险区划评价成果

基于调查搜集到的数据，利用ArcGIS平台，经过分析、计算后，并根据区域整体性、等级连续性原则，最终形成上海市浅部砂层分布区隐患风险区划，如图3，浅层砂分布区域面积约3358 km2，I级、Ⅱ级、Ⅲ级、Ⅳ级风险区面积分别约风险区划是对全市因流砂引发地面塌陷灾害综合和全面的评价，有利于掌握全市隐患风险分布情况和影响程度，从图中可以看出，高风险区（即图中红色区域）引发地面塌陷的可能性大，影响程度高，危害严重；主要位于沿黄浦江两岸的浦东新区及黄浦区、静安区南部、虹口区中南部、杨浦区中部、普陀区中南部、宝山区中部、浦东新区临港滴水湖及泥城镇附近、崇明区政府附近；区域浅部砂层发育，含砂层厚度大、流砂特征明显，地下建设活动频繁。

表4 风险度值分布情况Table 4 The distribution of risk degree value

图3 上海市浅部砂层分布区地面塌陷隐患风险区划Fig.3 The risk zoning of ground collapse for the distribution area of shallow sand layer in Shanghai

2 地面塌陷灾害隐患防控研究

城市地面塌陷地质灾害的成因及影响要素复杂、破坏性大，已不是一个单纯地质问题，在城市环境中，与城市基础设施、经济社会活动等密切相关，灾害的防治已经成为一项多源性、多维度的工作，仅以地质管理部门的工作范围与职能并不完全足以应对复杂的城市地质问题。通过调查研究发现，为了实现有效防控，需做好以下几方面工作：

2.1 基础数据体系建设和风险区划的完善

一方面，因城市规土、市政、水务、交通、房建等部门积累了丰富的城市地质、城市建设、市政设施运营维护等方面信息资料，但就地质灾害隐患防治工作方面缺少联动，有必要加强相互联系和协作，并建立信息联动机制，以便及时获得相关数据。

另一方面，地面塌陷隐患影响要素的调查是进行灾害防治的基本工作。地质环境条件是上海地区地面塌陷发生的内在因素，需要不断的进行浅部土层工程地质、水文地质条件的调查研究。对浅层砂层分布区（包括埋深、厚度、边界等），以及黏粒含量、不均匀系数、孔隙比、渗透系数等参数角度进行深入调查，判断发生流砂的可能性和程度，分析土性区域性特点。另外，上海市排水管网信息数据（包括分布、属性、埋深方式、缺陷、修复等）以及地下空间分布和运营情况、在建重大地下工程等信息也是需要不断深入调查和完善的内容。

随着信息共享机制的建立和影响要素调查工作的不断深入，诸如浅部砂层、排水管线、地下空间、地理国情等数据，处于不断补充和更新状态，但数据与成果资源存在格式多样、内容分散，存在多源、异构等方面问题，同时，不同数据间相互关系不清晰。鉴于防治工作系统性、持续性的要求，为提高数据利用效率，有必要对地面塌陷防治工作相关的数据和信息进行有效整合，通过数字化、一体化、规范化的管理工作，开展基础数据体系建设。并根据单要素数据的更新周期，不断通过区划方法的改进，来完善风险区划和对潜在隐患进行揭露，指导防治工作的开展。

2.2 基于大数据和风险区划的隐患调查与监测

完善的大数据体系和不断精细的风险区划是揭露隐患的重要手段，针对不同的风险等级和重点区域采用不同的调查和防控措施。

常见的地面塌陷隐患主要表现为沉陷、空洞、疏松、富水体等，防控重点在于隐患的发现及发现之后的跟踪调查和监测，这个过程一般包括普查、详查、监测几个阶段，普查是对测区进行全面探测，确定重点探测区；详查是对重点探测区通过增加测线、多频率天线等方式查明隐患的属性和边界，并通过检测、钻孔验证等方式详细了解隐患产生的原因。高风险区域往往更多的、更容易出现地面塌陷隐患，调查的比例尺更小，监测的频率更高，相应的调查和监测手段也更加丰富，现将不同的风险等级初步划分为重点调查区、次重点调查区和一般调查区。通过对常用的调查手段进行的适用性研究，基本明确主要采用的调查手段如表5所示。

（1）探地雷达法

因流砂引发水土流失，在地表特征出现前往往在土体内部先出现空洞、疏松体、富水体等情况，对于这类地下隐患地球物理特性有明显差异，因此物探探测是一个重要的调查手段，常见方法有探地雷达、地震映像、高密度电阻率法、瑞雷面波等，不同物探方法有各自的使用条件和解决问题的局限性，根据上海地区地面塌陷发生的特点、地质条件和城市环境的复杂性，探地雷达法较其余方法有适用性好、探测效率高等显著特点。

表5 隐患调查手段分类Table 5 Classification of investigation methods for hidden danger

探地雷达是一种非破坏性的物探技术，可以根据隐患区域与周围的土层介质在物理性质（介电常数、导电率、磁导率）上存在较大的差异，在连续剖面上利用相同深度上电磁波经过隐患、障碍物和土层产生的反射波在波形、相位、速度等方面差异，判定隐患的边界和属性。探测深度和分辨率与天线发射的电磁波频率有关，隐患探测天线频率一般在100～400 MHz间，高频信号分辨率高、但衰减快、可探测深度较浅，低频信号则反之。上海地区因为较高的地下水位极大的限制了雷达的探测深度和精度，400 MHz覆盖深度不足1.8m，100 MHz也不足4m。

探地雷达可用于隐患普查和详查，已实现从单通道向多通道、二维向三维、人工拖拽向车载方式转变。国内外有多种车载三维探地雷达，通过多发多收工作体制，结合阵列信号处理技术，在雷达运动过程中同时分别形成平行和垂直于运动方向的多条测线，克服了传统的探地雷达只能在运动方向形成一条或多条测线弊端，再利用车载方式结合高精度RTK定位，大大提升了探测效率，实现了地下三维信息的实时采集。

（2）三维激光扫描方法

在对地下隐患进行探测的同时，需要对隐患地面位移进行同步监测，隐患地表的变形一般是比较复杂的不规则曲面，传统的设置监测点方式对于曲面的观测具有局限性和片面性，不能全面的反应地面的变形特征。三维激光扫描技术是变形测绘领域一种新兴的测量方法，通过高速激光扫描的方法采集丰富海量的空间点位信息，并通过快速实时拼接重构出地表三维模型，是一种大面积、高分辨率、快速的获取目标表面的三维坐标数据的非接触式测量技术，有效地避免了传统的变形监测技术中的不足，同时能在隐患区设置特征点的方式达到传统测量的效果。

（3）隐患跟踪监测

对于普查和详查阶段发现的隐患，一方面对进行管线检测和钻孔验证，同时对隐患进行跟踪监测，通过探地雷达和三维激光扫描等手段确定监测区域，在隐患体及周边布设监测点如图4，观测水位、地表位移、浅部砂层位移等变化趋势。进入应急监测阶段时，为有效、实时、高精度监测隐患的变化情况，可利用全站仪棱镜和静力水准仪等手段对隐患监测点进行观测。

图4 地下隐患区域土体位移监测点平面示意Fig.4 Plane diagram of soil displacement monitoring points at underground hidden danger area

3 地面塌陷隐患调查监测案例

2019年6月20日晚，上海市气象局启动暴雨Ⅳ级应急响应和并发布暴雨蓝色预警，根据风险区划成果和现有的调查方法，在浅部砂层发育区开展汛期地面塌陷灾害调查工作。在普陀区大渡河路发现一处异常点，较正常路面有近23cm落差，与历史影像数据对比，具有明显的新的沉陷特征。调查发现，隐患处浅部砂层埋深约2.8m，层厚约8.7m，上部②3-1砂质粉土，下部为②3-2粉砂，呈松散—稍密状态，雨后水位埋深约0.5m，年平均水位埋深约0.7m。该路段地下管线密集，有φ2460mm老旧合流管、φ2200mm新建污水管和φ600mm、φ800mm雨水管等，存在管道变形和渗透等二级结构性缺陷，并有轨交15号线大渡河路站至长风公园站间于8月份盾构穿过，发生流砂引发水土流失的风险较大，隐患区域平剖面示意见图5。

图5 地下设施和周边环境示意Fig.5 Plan (a) and profile (b) of underground facilities and surrounding environment

针对这一典型区域，采用多种方式对隐患进行排查、识别和监测。首先采用Leica P40三维激光扫描仪对该隐患区域地表进行两次监测，探测成果如图6。通过对9月23日与6月18日的初始基准图二维等值线图叠合分析，图中两次方框范围沉陷区明显扩大，以道路中央坐标位置X=-351,Y=-7191附近区域举例，等值线0.15闭合区域相对基准红色框选区域显著增加。借助色值区域分析，从0.1m到0.15m高程区域（浅绿色区域）增多，而浅黄色0.15m区域增多，面积约2m²。通过二维等值线叠加分析，清晰而直观反映出地表沉降趋势变化，这正是三维激光扫描功能的体现。

图6 三维激光扫描成果数据二维等值线叠加对比Fig.6 2D isoline superimposed contrast map of 3D laser scanning data(note: isoline value with red box is June data； frameless isoline value is September data)

再在该隐患路段采用车载三维探地雷达进行探测，相关参数见表6，探测成果如图7所示，水平切片图中水平向30～36m和43～50m对应于垂直切片图中竖向5.0～11.0m处和17～24m，时间0-40ns范围内存在较厚的反射层且形成多次反射波，结合路面多次修补推测该区域存在空隙层隐患。

表6 车载三维探地雷达参数表Table 6 The parameters of on-board 3D ground penetrating radar

图7 隐患区的三维雷达数据水平(a)与垂直(b)切片Fig.7 The horizontal slice (a) and vertical slice (b) of on-board 3D-radar data at underground hidden danger area

根据三维激光扫描初查和三维探地雷达探测结果，确定隐患区后，对隐患区地表沉降、浅部砂层沉降、地下水位、地表裂缝的综合监测，数据如图8所示，综合分析以上监测项目存在相互关联性。隐患区内地表和浅部砂层沉降趋势明显；地表周边出现多处开裂，中间隔离带路沿石悬空裂缝宽度持续扩大，最宽处达到29mm，裂缝长度南北两端均出现持续开裂现象，充分佐证隐患区呈持续下沉状态；整个监测周期，地下水位整体呈现持续降低区域。

图8 隐患区沉降水位裂缝监测曲线Fig.8 Monitoring curve of subsidence, water level and crack in concealed area

综上，从疑似隐患的发现识别到详查监测等多个阶段，对地表特征、地下隐患、地表和浅部砂层、地下水位等多对象，采用了三维车载探地雷达、三维激光扫描、测量机器人、管线检测等多手段，全面细致地认识并掌握到该路段地面塌陷隐患发生发展的过程和态势，可以实现对地面塌陷灾害的有效预警。

4 结论与建议

（1）基于上海地区已发生地面塌陷案例的明显特征，认为本市地面塌陷成因在于：在高水位条件下的本市浅部砂层分布区，因地下管道或地下空间等设施存在引起流砂造成地下土体空洞形成，在降雨、车辆荷载等多因素的综合作用下导致了地面塌陷灾害的发生，其中特殊的工程地质、水文地质条件是内在因素，人为工程活动、降雨等为外在因素。

（2）从流砂风险特征和地面塌陷成因要素等出发，建立风险评价指标体系，由“点”及“面”地实现了地面塌陷风险的区域化和等级化的评价，相关成果有助于针对地面塌陷灾害的差异化防控，以及灾害防治从被动防治到主动防治、事后防治到事前防治的转变。

（3）进行地面塌陷影响要素如地质条件、地下设施等深入调查，建立基础数据体系和进行风险区划的完善和细化，是实现城市地面塌陷灾害的有效防控的前提。

（4）基于大数据和风险区划的隐患调查与监测一般采用对重点区域进行普查和详查的方式开展，从隐患的发现识别到详查监测等多个阶段，对多对象综合采用多种手段认识并掌握地面塌陷隐患发生发展的过程和态势，可以实现对地面塌陷灾害的有效预警。

参考文献(References)

[1]甘德福,施存烈. 上海地区浅层流砂土层的工程特性[J]. 上海地质,1987,8(4):41-44.GAN D F, SHI C L. Engineering characteristics of shallow quicksand in Shanghai area[J]. Shanghai Geology, 1987,8(4):41-44.

[2]张文龙. 对上海市地质灾害灾种和致灾因素的探讨[J]. 上海地质,2007,28(4):60-63.ZHANG W L. The discusses the types of geological disasters and their causative factors in Shanghai[J]. Shanghai Geology,2007,28(4):60-63.

[3]张文龙. 上海全新统地层中地下水类型和不良作用分析[J]. 上海地质,2008,29(2):3-6.ZHANG W L. Analysis of groundwater types and adverse effects in holocene strata in Shanghai[J]. Shanghai Geology, 2008,29(2):3-6.

[4]魏子新,翟刚毅,严学新,等. 上海城市地质[M]. 北京:地质出版社,2010:107.WEI Z X, ZHAI G Y, YAN X X, et al. Shanghai urban geology[M].Beijing: Geological Publishing House, 2010:107.

[5]张文龙,史玉金. 上海市工程地质分区问题[J]. 上海国土资源,2013,34(1):5-9.ZHANG W L, SHI Y J. Discussion on Shanghai engineering geological division[J]. Shanghai Land & Resources, 2013,34(1):5-9.

[6]张成平,张顶立,王梦恕. 浅埋暗挖隧道施工引起的地表塌陷分析及其控制[J]. 岩石力学与工程学报,2007,26(S2):3601-3608.ZHANG C P, ZHANG D L, WANG M S. Analysis of ground subsidence induced by shallow-buried tunnel construction and its control techniques[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2007,26(S2):3601-3608.

[7]郑刚,戴轩,张晓双. 地下工程漏水漏砂灾害发展过程的试验研究及数值模拟[J]. 岩石力学与工程学报,2014,33(12):2458-2471.ZHENG G, DAI X, ZHANG X S. Experimental study and numerical simulation of leaking process of sand and water in underground engineering[J]. Chinese Journal of Rock Mechanics and Engineering, 2014,33(12):2458-2471.

[8]陈敏,何招智,袁家余. 上海地区地面塌陷形成机理分析研究[J].上海国土资源,2018,39(4):130-133,169.CHEN M, HE Z Z, YUAN J Y. Analysis of the formation mechanism of ground collapse in Shanghai[J]. Shanghai Land &Resources, 2018,39(4):130-133,169.

[9]刘江龙,刘文剑,吴湘滨,等. 基于GIS广州市主城区地面塌陷危险性评价[J]. 工程地质学报,2007,15(5):630-634.LIU J L, LIU W J, Wu X B, et al. GIS-based hazard appraisement of ground collapse in downtown area of Guangzhou city[J]. Journal of Engineering Geology, 2007,15(5):630-634.

[10]石祖峰,吴鸣,吴剑锋. 地质灾害危险性定量评估的综合因子分析法[J]. 上海国土资源,2013,34(3):93-96.SHI Z F, WU M, WU J F. Comprehensive factor analysis method for the quantitative evaluation of geological hazard risk[J].Shanghai Land & Resources, 2013,34(3):93-96.

[11]戚惠民. 沪通铁路项目地质灾害危险性多因素风险评估[J]. 上海国土资源,2018,39(4):134-139.QI H M. Multi-factor risk assessment for the geological disaster of Shanghai-Nantong railway[J]. Shanghai Land & Resources,2018,39(4):134-139.

[12]王克文,高广运,岳中琦,等. 上海流砂灾害的风险评价和分区研究[J]. 工程地质学报,2013,21(6):950-958.WANG K W, GAO G Y, YUE Z Q, et al. Study on risk assessment and division of quicksand in Shanghai[J]. Journal of Engineering Geology, 2013,21(6):950-958.